近日，我校人工智能学院（人工智能研究院）郭欢副教授研究团队2项研究成果相继在国际顶级期刊《Energy》发表。《Energy》是Elsevier出版社旗下的顶级期刊，重点关注能源分析、能源建模和预测、综合能源系统、能源规划和能源管理，是能源领域最具影响力期刊之一，影响因子7.147。

研究成果“A hybrid optimized grey seasonal variation index model improved by whale optimization algorithm for forecasting the residential electricity consumption”，团队青年教师熊昕为第一作者，胡曦为通讯作者。该研究提出了一种混合式IWOA-OGSVI模型以实现准确与快速地预测居民生活用电量。研究结果表明，精准预测基于居民生活用电量的季节特性，显著提高预测精度，确保用电系统安全稳定，实现资源合理利用；快速预测将长期稳定预测居民生活用电量问题转化为快速短期用电量问题，极大程度地优化用电资源调配。

研究成果“A novel flexible grey multivariable model and its application in forecasting energy consumption in China”，硕士研究生张梦为第一作者，郭欢为通讯作者（指导教师）。该研究根据能源系统结构特征提出一种更具灵活性和拓展性的多变量灰色模型，严格推导出新模型的参数辨识及响应式；从理论上证明，新模型可以涵盖8个现有预测模型，能够有效解决预测模型选择困难的现实问题。研究还将新模型用于我国能源消耗最大的3个省份（山东、广东和江苏），通过多变量建模分析发掘能源消耗的内在影响机制并给出针对性的结论和建议。

郭欢副教授团队长期从事数据建模及预测方法研究，上述研究得到国家自然科学基金项目、江汉大学中青年拔尖人才项目的资助，第一署名单位均为江汉大学。

原文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S036054422101375X

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360544221026906

文：人工智能学院

编辑：赵明

审核：刘进